6、金融与医疗领域新趋势:智能投顾与患者赋权

智能投顾与患者赋权趋势

金融与医疗领域新趋势:智能投顾与患者赋权

在当今数字化时代,金融和医疗领域都发生了显著的变革。智能投顾在金融投资领域崭露头角,而患者赋权则成为医疗治理中的重要理念,尤其在阿联酋等国家受到关注。

智能投顾:投资领域的新变革

智能投顾是数字化服务时代的自动化财富管理工具,它利用算法来制定投资策略。与传统财富管理服务相比,智能投顾具有诸多优势:
1. 用户友好 :开始使用智能投顾进行投资简单快捷。在开户时,用户会收到一份包含一系列问题的问卷,用于评估风险承受能力、投资目标和财务状况。软件根据用户的输入生成投资组合,用户可以根据自己的喜好批准或调整。
2. 经济实惠 :传统财富管理服务通常向投资者收取至少 1%的资产管理规模(AUM)作为投资管理费用。而如今,智能投顾平台仅收取 0 - 0.25%的 AUM,大大降低了服务成本。
3. 低投资门槛 :传统财富管理通常要求投资者有相当规模的资金才能开始投资,而智能投顾只需 500 美元或 1000 美元即可开始投资。一些智能投顾平台,如 Betterment,甚至不要求开户有最低余额。
4. 自动再平衡 :智能投顾会持续监控投资组合,并平衡所选资产类别之间的资产配置,以确保投资组合符合用户的要求和偏好。再平衡有助于保持股票、债券和其他基金等资产类别的投资比例恒定,符合投资者的预期。

智能投顾不仅拓宽了投资视野,还吸引了社会各阶层的投资者。未来,资产和财富管理将是机器人、自动化和传统(面对面)咨询服务的结合。智能投顾将在信息技术、数据分析和定制解决方案等

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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